В связи со стремительным развитием цифровых технологий и трансформацией традиционных бизнес-моделей маркетплейсы становятся одним из ключевых элементов современной электронной коммерции. Их роль выходит далеко за рамки простых торговых площадок, превращаясь в сложные цифровые экосистемы, объединяющие продавцов, покупателей, логистические и финансовые сервисы. Данный феномен обусловлен как изменением потребительского поведения, так и развитием технологий обработки данных, автоматизации и персонализации пользовательского опыта. Российский рынок маркетплейсов развивается особенно динамично и в настоящее время является одним из ключевых сегментов цифровой экономики страны. Крупнейшие платформы, такие как Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет, демонстрируют устойчивый рост оборотов, расширение клиентской базы и усиление влияния на структуру электронной коммерции.

Одной из ключевых особенностей развития маркетплейсов является изменение роли продавца. Если ранее продавец выступал как самостоятельный субъект, полностью контролирующий процесс взаимодействия с клиентом, то в условиях платформенной экономики он становится частью экосистемы, правила которой задаёт маркетплейс. Это приводит к необходимости адаптации бизнес-стратегий и освоения новых инструментов продвижения.

Эмпирические исследования и анализ практического опыта продавцов позволяют сделать вывод о наличии комплекса взаимосвязанных проблем в области управления рекламой на маркетплейсах: ориентация на позиции в выдаче вместо экономической эффективности; неэффективное использование рекламного бюджета; отсутствие учёта взаимосвязи между ключевыми метриками; высокая нестабильность показателей и неопределённость результатов; ограниченность ручного управления и существующих сервисов автоматизации; отсутствие инструментов прогнозирования и анализа эластичности спроса; зависимость от действий конкурентов и формирование «гонки ставок» [2].

Существующие подходы и инструменты не обеспечивают достаточного уровня эффективности и не учитывают сложность и динамичность рассматриваемой системы. Это обуславливает необходимость разработки инновационных решений, способных обеспечить более точное и экономически обоснованное управление рекламными кампаниями. В условиях сформулированной проблемы возникает необходимость разработки метода, позволяющего перейти от упрощённых правил управления рекламой к системной оптимизации, учитывающей экономические, поведенческие и алгоритмические факторы. В качестве такого метода предлагается использовать подход, основанный на применении симплекс-метода в рамках многопараметрической модели рекламной эффективности.

Симплекс-метод является одним из наиболее известных инструментов линейного программирования и широко применяется для решения задач оптимизации в экономике и управлении. Его ключевое преимущество заключается в способности находить оптимальное решение при наличии множества ограничений и переменных. В контексте маркетплейсов это особенно важно, поскольку управление рекламой связано с большим количеством факторов, которые необходимо учитывать одновременно.

В предлагаемой модели управление рекламой рассматривается как задача оптимизации, в которой необходимо определить такие значения управляемых переменных, которые обеспечивают максимальный экономический результат. В отличие от традиционных биддеров, где целевая функция задаётся через позицию товара, в данной модели целевой функцией выступает прибыль или маржинальный доход [3].

Для построения модели необходимо определить ключевые переменные и параметры, влияющие на результат. К ним относятся: конверсия карточки товара; исходная позиция товара в выдаче; рекламная ставка; объём трафика; средние ставки в категории; максимальный допустимый уровень ДРР; себестоимость товара и его цена; коэффициенты поведенческих факторов.

Задача метода заключается в том, чтобы найти такое сочетание параметров, при котором достигается максимальная эффективность. Для этого используется формализация зависимости между переменными и целевой функцией, после чего применяется симплекс-метод для поиска оптимального решения. Особенностью предлагаемого подхода является учёт ограничения по ДРР. В отличие от традиционных моделей, где ставка может расти до достижения заданной позиции, в данной системе любое решение проверяется на соответствие экономическим ограничениям. Это позволяет избежать ситуаций, при которых рост продаж сопровождается снижением прибыльности.

Дополнительно модель учитывает исходную позицию товара, что позволяет анализировать эффект изменения позиции и рассчитывать предельную эффективность продвижения. Это даёт возможность системе определять, в какой момент дальнейшее повышение позиции перестаёт быть выгодным. Важным элементом является также использование данных о средних рекламных ставках в категории. Это позволяет учитывать конкурентную среду и прогнозировать поведение рынка. В результате система не только реагирует на текущую ситуацию, но и формирует более устойчивую стратегию [1].

Для более строгого описания предлагаемого подхода необходимо перейти к математической формализации задачи оптимизации рекламной стратегии. В рамках линейного программирования задача может быть представлена в виде целевой функции и системы ограничений, задающих допустимую область решений. В рассматриваемом случае целевая функция отражает экономический результат рекламной кампании. Наиболее целесообразно формулировать её в виде максимизации прибыли, которая определяется как разница между выручкой от продаж и совокупными издержками, включая рекламные расходы.

В упрощённом виде целевая функция может быть записана следующим образом:

max Z = R — C — A

где: Z — прибыль;

R — выручка;

C — себестоимость;

A — рекламные расходы.

Однако, для применения симплекс-метода необходимо выразить целевую функцию через управляемые переменные. Для этого выручку можно представить как произведение трафика, конверсии и среднего чека:

R = T * CR * P

где: T — трафик;

CR — конверсия;

P — средний чек.

При этом трафик, в свою очередь, зависит от позиции товара и рекламной ставки. Для целей модели вводится приближённая линейная зависимость:

T = a ₁ *x ₁ + a ₂ *x ₂ +... + a _n *x _n

где (x _i ) — переменные, отражающие уровень рекламной активности (например, ставки или позиции), а (a _i ) — коэффициенты влияния.

Рекламные расходы можно представить как функцию ставки и объёма показов:

A = CPM * (Impressions / 1000)

где: CPM — стоимость за тысячу показов;

Impressions — количество показов [5].

Таким образом, итоговая задача может быть сведена к линейной форме:

max Z = c ₁ *x ₁ + c ₂ *x ₂ +... + c _n *x _n

при ограничениях:

a ₁₁ *x ₁ + a ₁₂ *x ₂ +... + a _1n *x _n ≤ b ₁

a ₂₁ *x ₁ + a ₂₂ *x ₂ +... + a _2n *x _n ≤ b ₂

...

a _m1 *x ₁ + a _m2 *x ₂ +... + a _mn *x _n ≤ b _m

x _i ≥ 0

где: c _i — коэффициенты влияния переменных на прибыль;

a _ij — коэффициенты ограничений;

b _j — значения ограничений (например, бюджет, максимальный ДРР и др.) [5].

Ключевым ограничением в модели является ограничение по доле рекламных расходов (ДРР), которое может быть записано следующим образом:

A / R ≤ DRR _max

После преобразования данное условие может быть включено в систему линейных ограничений. Также могут быть добавлены ограничения по бюджету:

A ≤ B

где: (B) — доступный рекламный бюджет.

И ограничения по минимальному объёму продаж:

T * CR ≥ Q _min

где Q _min — минимально допустимое количество заказов [5].

Важной особенностью применения симплекс-метода в данном контексте является необходимость аппроксимации нелинейных зависимостей (например, зависимости между позицией и трафиком) линейными функциями. Это достигается путём сегментации диапазона значений и построения кусочно-линейных зависимостей, что позволяет использовать классические методы линейного программирования.

С практической точки зрения это означает, что система может разбивать возможные позиции товара (например, топ-1, топ-3, топ-5, топ-10 и т. д.) на дискретные уровни и оценивать для каждого из них ожидаемый трафик, конверсию и рекламные расходы. После этого симплекс-метод используется для выбора наиболее выгодного варианта.

Дополнительно в модель может быть встроен механизм адаптации, позволяющий корректировать коэффициенты на основе фактических данных. Например, если система наблюдает, что реальная конверсия отличается от прогнозируемой, она может пересчитать параметры модели и обновить оптимальное решение [4].

Таким образом, метод приобретает свойства самообучающейся системы, способной учитывать изменения внешней среды и поведения пользователей. Это особенно важно в условиях маркетплейсов, где параметры рынка могут изменяться достаточно быстро.

С точки зрения практической реализации алгоритм работы сервиса может быть представлен следующим образом:

1. Сбор данных о текущих показателях товара (позиция, CTR, конверсия, ставки, расходы).
2. Оценка зависимостей между параметрами (позиция → трафик, трафик → заказы и т. д.).
3. Формирование математической модели.
4. Применение симплекс-метода для поиска оптимального решения.
5. Выдача рекомендаций по изменению ставки и позиции.
6. Обновление модели на основе новых данных [2].

В отличие от традиционных биддеров, данный подход не требует от продавца заранее задавать целевую позицию. Система сама определяет, какое положение товара в выдаче является наиболее выгодным в текущих условиях. Это позволяет перейти от субъективного управления к объективной оптимизации.

Кроме того, предложенный метод учитывает поведенческие факторы пользователей, такие как кликабельность и конверсия, что позволяет более точно оценивать эффективность рекламного трафика. В результате реклама становится не просто инструментом увеличения видимости, а управляемым элементом экономической системы.

С точки зрения цифровой трансформации данный подход отражает переход от ручного управления к интеллектуальным системам поддержки принятия решений. Он интегрирует методы анализа данных, экономического моделирования и автоматизации, что соответствует современным тенденциям развития цифровых платформ [3].

Полагаясь на вышеизложенные данные, можно сделать вывод о том, что предложенный метод оптимизации рекламных параметров на основе симплекс-метода позволяет формализовать задачу управления рекламой как задачу математической оптимизации. В отличие от существующих решений, ориентированных на удержание позиций, данный подход направлен на максимизацию экономического результата с учётом ограничений и взаимосвязей между параметрами. Это создаёт основу для разработки инновационного сервиса, способного обеспечить более эффективное управление рекламными кампаниями на маркетплейсах.

Литература:

1. Абдулбарова, Ю. А. Что такое маркетплейс: принцип работы, виды, преимущества и недостатки. — Режим доступа: https://lindeal.com/trends/chto-takoe-marketplejs-princip-raboty-vidy-preimushchestva-i-nedostatki?ysclid=ljd8mfj3s8960650673(дата обращения 05.04.2026).
2. Бизнес-модели маркетплейсов: как обеспечить площадке стабильный доход. — Режим доступа: https://retailer.ru/biznes-modeli-marketplejsov-kak-obespechit-ploshhadke-stabilnyj-dohod/?ysclid= (дата обращения 02.04.2026).
3. Болдырева, Т. В. Современные маркетинговые инструменты продвижения товаров и услуг / Т. В. Болдырева, М. В. Россинская, Ю. А. Бутырина // Креативная экономика. — 2025. — Т. 19, № 4. — С. 1053–1074.
4. Евстафьев, В. А. Искусственный интеллект и нейросети: практика применения в рекламе: учебное пособие / В. А. Евстафьев, М. А. Тюков. — Москва: ИТК Дашков и К, 2026. — 298 с.
5. Молчанов, Н. Н. Маркетинг инноваций: учебник и практикум для вузов / Н. Н. Молчанов. — Москва: Юрайт, 2026. — 465 с.